2026 markiert für KI weniger einen Paukenschlag als einen Kurswechsel.
Nach Jahren des Größenwahns – mehr Parameter, mehr Daten, mehr GPU‑Cluster – rückt die Branche von der Idee ab, dass Skalierung allein die Lösung ist. Stattdessen geht es um neue Architekturen, spezialisierte Modelle, standardisierte Agenten‑Schnittstellen und physische Geräte.
Von Skalierungsgesetzen zurück zur Architektur
Die moderne KI‑Welle startete 2012 mit AlexNet: Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever und Geoffrey Hinton zeigten, wie GPU‑beschleunigte Netze Millionen Bilder lernen und Objekte erkennen können.
Rund 2020 setzte GPT‑3 von OpenAI den nächsten Meilenstein: Der Schritt zu einem etwa hundertmal größeren Modell reichte aus, um neue Fähigkeiten – vom Coden bis zum einfachen Schlussfolgern – ohne spezielles Task‑Training freizuschalten.
Kian Katanforoosh, CEO und Gründer der Agenten‑Plattform Workera, bezeichnet diese Phase als "Zeitalter der Skalierung": Mehr Rechenleistung, mehr Daten, größere Transformer als zentrales Paradigma.
Doch die Luft wird dünn.
Yann LeCun, ehemals Chief AI Scientist von Meta, kritisiert seit Langem die Überbetonung des Skalierens und fordert bessere Architekturen. Ilya Sutskever weist darauf hin, dass heutige Modelle ein Plateau erreichen und die Verbesserungen im Pre‑Training abflachen – ein klares Signal, dass die einfachen Skalierungsgesetze ausgereizt sind.
"Ich denke, höchstwahrscheinlich werden wir in den nächsten fünf Jahren eine bessere Architektur finden, die eine signifikante Verbesserung gegenüber Transformern darstellt", sagte Katanforoosh gegenüber TechCrunch. "Und wenn nicht, können wir keine großen Verbesserungen der Modelle erwarten."
2026 dürfte damit stärker von Grundlagenforschung geprägt sein als von neuen Modellgiganten.
Kleine Sprachmodelle als Arbeitstiere im Unternehmen
In der Unternehmenspraxis zeigt sich: Große Sprachmodelle sind nicht immer die beste Antwort.
Andy Markus, Chief Data Officer bei AT&T, erwartet, dass feinjustierte Small Language Models (SLMs) 2026 zum Standard in reifen KI‑Organisationen werden. Sein Argument: Richtig auf Domänendaten trainiert, erreichen SLMs bei vielen Business‑Anwendungen eine vergleichbare Genauigkeit wie generische LLMs – bei deutlich besseren Kosten‑ und Latenzprofilen.
Die französische Open‑Weight‑Schmiede Mistral vertritt eine ähnliche Linie und verweist auf Benchmarks, in denen feinabgestimmte kleinere Modelle größere überholen.
Für Jon Knisley, AI‑Stratege beim Enterprise‑Anbieter ABBYY, sind SLMs vor allem deshalb attraktiv, weil sie:
- effizienter,
- kostengünstiger und
- leichter anpassbar
sind – ideal für hochspezialisierte Anwendungen, bei denen Präzision wichtiger ist als maximale Generalisierung.
Ein weiterer Vorteil: Aufgrund ihrer Größe eignen sich SLMs deutlich besser für den Einsatz auf lokalen oder Edge‑Geräten. Fortschritte im Edge Computing verstärken diesen Trend – etwa bei On‑Device‑Assistenten und Agenten.
World Models: Von der Theorie in Märkte
Large Language Models verstehen die Welt nur als Textstrom. World Models zielen darauf, physikalische und räumliche Zusammenhänge in 3D‑Umgebungen zu lernen – sie modellieren, wie sich Objekte bewegen und interagieren.
Genau dort entsteht ein neuer Brennpunkt.
- Yann LeCun hat Meta verlassen, um ein eigenes World‑Model‑Labor aufzubauen, das laut Berichten eine Bewertung von 5 Milliarden US‑Dollar anstrebt.
- Google DeepMind arbeitet an Genie, interaktiven World Models in Echtzeit.
- World Labs von Fei‑Fei Li hat mit Marble seinen ersten kommerziellen World Model vorgestellt.
- General Intuition sammelte im Oktober 134 Millionen US‑Dollar Seed‑Kapital ein, um Agenten räumliches Denken beizubringen.
- Runway veröffentlichte im Dezember mit GWM‑1 sein erstes World Model.
Der erste große Markt dürfte nicht Robotik oder autonomes Fahren sein, sondern Gaming.
PitchBook schätzt, dass der Markt für World Models im Gaming von 1,2 Milliarden US‑Dollar im Zeitraum 2022 bis 2025 auf 276 Milliarden bis 2030 wachsen könnte – getrieben durch prozedural generierte, interaktive Welten und glaubwürdigere NPCs.
Pim de Witte, Gründer von General Intuition, sagte gegenüber TechCrunch, virtuelle Umgebungen könnten nicht nur Spiele verändern, sondern auch als Testfelder für die nächste Generation von Foundation Models dienen.
Agenten bekommen ihren Standard: MCP
KI‑Agenten waren 2025 überhitzt – die tatsächliche Wirkung blieb überschaubar. Der Hauptgrund: fehlende Anbindung an die Systeme, in denen Arbeit wirklich stattfindet.
Ohne standardisierten Zugriff auf Tools und Kontext – von Datenbanken über Suchmaschinen bis hin zu proprietären APIs – blieben die meisten Agenten in Pilotprojekten stecken.
Die Lücke schließt der Model Context Protocol (MCP) von Anthropic.
MCP fungiert als eine Art "USB‑C für KI": ein einheitlicher Weg, wie Agenten mit externen Werkzeugen sprechen. 2025 hat sich MCP leise zum De‑facto‑Standard entwickelt.
Wichtige Schritte:
- OpenAI und Microsoft haben MCP öffentlich unterstützt.
- Anthropic hat MCP an die Linux Foundation übergeben, wo im Rahmen der neuen Agentic AI Foundation offene Agenten‑Standards vorangetrieben werden sollen.
- Google baut verwaltete MCP‑Server auf, um eigene Dienste agentenfähig zu machen.
Mit sinkender Integrations‑Reibung dürfte 2026 das Jahr werden, in dem agentische Workflows in den Alltag von Unternehmen übergehen.
Rajeev Dham, Partner bei Sapphire Ventures, erwartet "agent‑first"‑Lösungen, die System‑of‑Record‑Rollen übernehmen. Sprach‑ und Software‑Agenten, die Ende‑zu‑Ende‑Aufgaben wie Intake und Kundenkommunikation übernehmen, könnten zu zentralen Systemen werden – etwa in:
- Home Services und Proptech,
- Healthcare,
- Querschnittsfunktionen wie Sales, IT und Support.
Ergänzen statt ersetzen
Mehr Agenten, mehr Automatisierung – das klingt nach Entlassungen. Kian Katanforoosh hält dagegen.
"2026 wird das Jahr der Menschen", sagte er gegenüber TechCrunch.
2024 haben etliche KI‑Firmen aggressiv versprochen, Jobs zu automatisieren. Inzwischen zeigt sich: Die Technologie ist noch nicht reif für flächendeckende Vollautomatisierung, und in einem unsicheren wirtschaftlichen Umfeld ist das Narrativ vom Ersetzen von Arbeitsplätzen schwer vermittelbar.
Katanforoosh erwartet, dass sich die Diskussion 2026 stärker darauf konzentriert, wie KI menschliche Arbeit verstärkt – nicht ersetzt. Er rechnet mit neuen Rollen in Bereichen wie KI‑Governance, Transparenz, Sicherheit und Datenmanagement und äußerte sich optimistisch, dass die Arbeitslosenquote im Durchschnitt unter 4 % bleiben könnte.
Pim de Witte brachte den kulturellen Aspekt pointiert auf den Punkt: "People want to be above the API, not below it" – 2026 dürfte entscheidend dafür sein, wie diese Forderung in agentischen Systemen umgesetzt wird.
Physical AI: Wenn Modelle in Geräte ziehen
Der letzte Baustein des pragmatischen KI‑Jahres 2026 ist Hardware.
Kleinere Modelle, World Models und leistungsfähigere Edge‑Infrastruktur ebnen den Weg für "Physical AI" – KI, die in Robotern, Fahrzeugen, Drohnen und Wearables läuft.
"Physical AI wird 2026 den Mainstream erreichen, wenn neue Kategorien von KI‑gestützten Geräten, darunter Robotik, AVs, Drohnen und Wearables, auf den Markt kommen", prognostiziert Vikram Taneja, Leiter von AT&T Ventures, im Gespräch mit TechCrunch.
Autonome Fahrzeuge und Robotik bleiben zentrale Anwendungsfelder, sind jedoch aufwendig und teuer in Training und Betrieb. Wearables sind der kostengünstigere Einstieg.
Beispiele, die bereits Realität werden:
- Smarte Brillen wie die Ray‑Ban‑Modelle von Meta, deren Assistent Fragen zu dem beantworten kann, was Nutzer sehen.
- KI‑fähige Gesundheits‑Ringe und Smartwatches, die Always‑On‑Inference am Körper normalisieren.
Das hat direkte Konsequenzen für Netzbetreiber und Infrastrukturanbieter.
"Konnektivitätsanbieter werden ihre Netzinfrastruktur optimieren, um diese neue Welle von Geräten zu unterstützen", so Taneja. Anbieter mit flexiblen Angebotsmodellen seien am besten positioniert.
Von der Demo zur Dauerlösung
Unter dem Strich deutet vieles darauf hin, dass 2026 weniger von spektakulären Chatbot‑Launches und mehr von stiller Integrationsarbeit geprägt sein wird:
- weg von blindem Vertrauen in Skalierungsgesetze, hin zu neuen Architekturen,
- weg von einem Modell für alles, hin zu vielen kleinen, fein angepassten Modellen,
- World Models, die aus Papers in Produkte wandern,
- Agenten, die dank MCP wirklich mit geschäftskritischen Systemen sprechen,
- Geräte, die KI physisch erlebbar machen.
Die Party ist nicht vorbei – aber sie wird erwachsener. Aus Hype wird Pragmatismus, aus Demos werden dauerhafte Workflows.
